AI สร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องด้วยความมั่นใจ (AI หลอน) AI ขาดความสามารถในการเข้าใจบริบทที่ซับซ้อน AI ขาดการใช้เหตุผลเชิงลึกในการแก้ปัญหา.
ในคอร์สนี้เราจะแก้ปัญหาดังกล่าวกันด้วยเครื่องมืออันทรงพลังทั้ง 5 ได้แก่
Chain of Thought Tree of Thought Graph of Thought Reflection Agentic Workflow.
คอร์สนี้เหมาะกับใคร 
– ผู้ที่ใช้งาน AI และพบปัญหาในการสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง 
– ผู้ที่ต้องการเพิ่มความสามารถ AI ในการเข้าใจบริบทที่ซับซ้อน 
– ผู้ที่ต้องการพัฒนาการให้เหตุผลเชิงลึกของ AI 
– ผู้ที่มีความรู้พื้นฐาน Python programming 
Course Features
- Lectures 22
- Quizzes 0
- Duration Lifetime access
- Skill level All levels
- Language English
- Students 28
- Assessments Yes
-
Document
-
Contents
- Introduction to Adding Logics to AI Chatbot
- Inspiration of this course
- Agenda explanation
- Setting up AI Chatbot
- Getting API keys
- API pricing & Why not LLaMA?
- ตอบคำถามนักเรียน1
- Instruction prompting
- Intent categorization
- ประโยชน์จากการทำ RLHF
- ตอบคำถามนักเรียน2
- Way to implement intent categorization
- What is the difference between each way?
- สรุป Intent categorization
- Tree of thought – theory
- Tree of thought – code
- ตอบคำถามนักเรียน3
- สรุป COT, TOT, GOT
- Reflection
- Agentic workflow
- สรุปเนื้อหาคอร์ส Adding Logics to AI Chatbot
